[发明专利]一种基于边缘计算的任务卸载方法、装置及系统

说明书

本发明提供的基于边缘计算的任务卸载方法、装置及系统，包括：获取用户终端发送的多个卸载请求；对多个所述卸载请求进行分析处理，获得优化卸载请求；将多个所述优化卸载请求发送至卸载边缘服务器，以进行卸载。本发明通过对多个卸载请求进行分析处理，实现系统计算卸载延迟短、计算卸载利润与计算能耗比高、计算卸载传输带宽成本低的优势。

技术领域

本发明属于数据处理领域，尤其涉及数据的深度学习和优化分析， 具体的讲是一种基于边缘计算的任务卸载方法、装置及系统。

背景技术

随着物联网迅猛发展，边缘终端设备的数量迅速增加，同时边缘 终端设备所产生数据量已达到泽字节(ZB)级别。集中式数据处理不能 有效处理边缘终端设备所产生的海量数据,边缘计算已被业界普遍认定 为下一代数字化转型的主要趋势之一。移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)是将传统云计算平台的部分计算任务迁移到接入 域，并将传统业务与互联网业务进行深度融合，减少传统业务交付的 端到端时延，进而带给运营商的运作带来全新模式，并建立全新的产 业链及生态圈。这种情况下，面对日益迫切的边缘计算及智能工业互 联网发展需求，基于边缘计算的智能工业互联网优化调度对于边缘计算及智能工业互联网的迅速持续发展具有重要意义。

现有边缘云系统未充分考虑到系统计算卸载延迟长、计算卸载利 润与计算能耗比低、计算卸载传输带宽成本高等方面问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一 种基于边缘计算的任务卸载方法、装置及系统。

作为本发明的一方面，本发明提供了一种基于边缘计算的任务卸载 方法，包括：

获取用户终端发送的多个卸载请求；

对多个所述卸载请求进行分析处理，获得优化卸载请求；

将多个所述优化卸载请求发送至卸载边缘服务器，以进行卸载。

进一步地，所述获取用户终端发送的卸载请求的步骤，具体包括：

通过定期被询问机制获取所述用户终端的卸载请求；和/或

获取每隔预设时间主动上报的所述用户终端的卸载请求。

进一步地，所述对多个所述卸载请求进行分析处理，获得优化卸载 请求的步骤，具体包括：

S1，设置迭代初始参数和最大迭代次数；

S2，将多个所述卸载请求输入至深度分析模型中，得到初步分析 结果；

S3，判断所述初步分析结果是否满足评价条件，若满足，则进行 步骤S5，将所述初步分析结果作为所述优化卸载请求输出，若不满足， 则进行步骤S4；

S4，将所述迭代次数加1，将多个所述卸载请求输入至深度分析模 型中，得到初步分析结果，并判断当前迭代次数是否超过最大迭代次 数，若没有超过，则返回步骤S3，若超过，则进行步骤S5；

S5，输出所述优化卸载请求。

进一步地，所述步骤S3中，评价条件包括联合评价函数，具体如 下：

其中，k表示第k次迭代，其中k必须满足k≤d条件，需满足 k＝1,2,L,d的条件；

为当前第k次计算卸载延迟；

为当前第k次计算卸载传输带宽成本；

为当前第k次计算卸载利润与计算能耗比W。

进一步地，所述步骤S2中，深度分析模型包括玻尓函数，具体如 下：